非金融企業影子銀行化對企業創新投資的影響
——基于融資約束的中介效應分析

李曉菲

（齊魯工業大學金融學院，山東濟南 250100）

一、引言

堅持創新是我國多行業多方面所共同倡導的，“十四五”期間中共中央表明：堅持創新發展在現代化建設的核心位置不動搖，自主創新發揮的重要作用受到黨和國家領導人的大力主張。當前經濟發展受到惡劣影響狀況百出，勞動力隨社會發展成本升高，傳統制造業產能過剩，而以貿易出口為主的一些企業受全球新冠疫情的影響加劇，經營風險攀高。而與此相對應的金融市場，在憑借準入與利率控制方面具有優勢，表現出了極高的投資回報率。大量傳統實體企業為追求利潤高額回報，不斷突破自身賴以支撐的業務范圍，盲目投資金融市場、影子銀行及房地產開發，甚至進行實體轉型，造成大量實體企業脫實向虛。

我國上市公司在2015-2020年內委托理財交易額由8.2萬億升至25.3萬億，而僅滬深兩市A股上市公司上升幅度達16.4萬億元。那么非金融企業影子銀行化會對企業研發創新活動產生怎樣的影響？對此，一部分研究者持積極觀點。楊興全與曾義（2014）表示對大部分企業來說，金融資產的穩定持有對平滑 R&D 投入具有積極作用。劉貫春（2017）則表示，企業的創新投入受公司前期選擇性對金融資產進行配置的影響，具有積極的促進作用。另外也有部分學者認為企業配置金融資產不利于企業創新投入。郭麗婷（2017）通過對相關制造業等實體企業作對象進行研究發現，隨金融化程度的加劇，企業創新行為明顯受到了抑制作用，而融資約束的降低或經營績效的整體提高會弱化這種影響。

業界學者并沒有形成統一的觀點，且也僅僅是對非金融企業影子銀行化對其創新行為的作用進行探究，如何影響的機制研究匱乏。本文依據固定效應模型及中介效應模型，樣本為滬深A股2011至2020十年間上市公司數據，對企業影子銀行化規模與其創新投資水平進行了探究分析。

二、理論分析與研究假設

部分學者對非金融企業影子銀行化進行了研究。韓珣、李建軍（2017）認為：許多企業利用自身原始積累抑或后期特有的方式進行的資金獲取，是為了在當前金融市場的融資約束與市場信息的不對稱的情況下的變相金融投資，便是該實體企業的影子銀行化的活動，根本性質還在于高額利益收入的誘惑。王永欽等（2015）認為，非金融企業的影子銀行化行為歸根結底是一種再貸款的行為。基于以上分析，本文認為，企業在實體經濟“脫實向虛”的背景下，充當信用中介，繞過正規的金融體系，作為影子銀行系統的一個重要組成部分，參與者緩解資金需求方融資約束的同時，企業自身將面臨更高的融資約束。

當實體企業試圖進行影子銀行化業務時，動機主要分為“儲蓄”與“逐利”。影子銀行活動流動性較高，可以平衡企業在未來發生的資金需求；市場逐利性則是對高回報率的向往追逐，該類實體企業看中的是此項業務回報率較高的特點。首先一方面，企業在自身研發活動的過程中所承擔的成本較高，研發創新行為的產生需要足夠充裕的資金支持，單純依靠內源融資很可能無法對創新性活動提供較好的支撐，此時企業便以影子銀行化活動作為方法手段進行前期的資金儲蓄，憑金融資產比較強勁的變現能力的優點，為企業的經營乃至研發創新活動提供及時的資金來源，以其“蓄水池”的特點來保證資金鏈的連續性和穩定性。

與實體企業的實體投資或企業進行創新性投資不同，高回報率是影子銀行業務的顯著特點，正因于此，逐利的市場動機促使這些企業將自身有限的資金越來越多的投入到銀子銀行這一范圍業務內。研發活動在研發過程中的不確定性過大，結果如何無法提前得到預知，本身具有不可估量的沉默成本，在問題不確定且克服比較困難的情況下，多數企業就會需要大筆的資金金額用于此，所以非金融企業影子銀行化也在一定程度上從保證資金充足的想法在出發。但無可非議的是當企業因為逐利的動機使有限的資源投入到影子銀行業務中，那么用于創新投資或實業基礎投資的占比就會減少，這種存在此消彼長的關系便是兩者之間的“擠出”效應（舒鑫、于博，2020）。鑒于此，本文提出以下假設：

H1a：非金融企業影子銀行化會促進企業創新投資。

H1b：非金融企業影子銀行化會抑制企業創新投資。

企業進行創新，一種是通過企業并購將被并購企業的創新成果納入本企業造成研發創新的增加，一種是企業通過自主創新得到的創新成果。不管是進行并購行為還是自主研發過程，單純來依靠企業自身所具有的資金資源是不能夠滿足這樣較大的創新資金需求量的，因此在進行企業創新活動的過程中，大量用于創新的資金來源于外源融資已不再新鮮。企業創新活動具有特殊性，這個特殊性不僅體現在其研發不可逆與信息不對等，以及具有沉沒成本外，還體現在用于創新研發的資金往往很大一部分用于支付研發團隊人員，不能夠用作抵押品資產以供企業去進行貸款，企業難以獲得充足外部融資，如何更多獲取外部融資成為企業的瓶頸，嚴重影響企業創新。

非金融企業影子銀行化可能會影響自身的融資約束，首先金融機構只有在對企業的償債能力與現金流進行嚴格的審查后才會進行放貸行為，而當該企業的資產較大比例地投入到金融資產，參與較多影子銀行業務，金融機構會考慮到更多的因素，相比較那些投資主營業務的企業，這類企業外部融資受限。另外，證監會對企業再融資的條件也有限制，影子銀行業務會影響企業的再融資。

綜上，非金融企業影子銀行化可能會影響到企業的外部融資從而阻礙企業創新，提出假設：

H2：非金融企業的影子銀行化增強融資約束來抑制創新投資行為。

三、變量選擇與研究設計

（一）數據來源與樣本選擇

本文數據樣本均從CSMAR數據庫與WIND數據庫中查詢，包括滬深兩市在2011年以來十年的非金融上市公司的年度數據，并剔除部分無效值：首先，一些企業因經營狀況不容樂觀，存在警告退市風險，為文章研究的有效性，將其剔除；其次，將年度數據中存在數據不完整的企業剔除，留下財務數據完整的企業樣本；最后，在1%的水平上對文中涉及連續變量進行縮尾處理，可以降低非正常值帶來的不利影響，最終經過篩選得到655個企業樣本。

（二）變量選擇

被解釋變量：企業創新投資（RD）。本文采用了企業研發支出總額來衡量企業的創新投資。

解釋變量：非金融企業影子銀行化（SHADO W）。委托理財、委托貸款、民間借貸三類企業的影子銀行化活動的資產加和構成了非金融企業影子銀行化資產。

中介變量：融資約束（SA）。SA指數的絕對值越大，代表企業的融資約束程度越大。

控制變量：基于已有文獻的研究，本文選取了企業規模（SIZE）、速動比率（QR）、資本積累率（RCA）、每股收益（EPS）作為控制變量。

表1 變量說明

（三）模型的建立

為了驗證假設H1，探究非金融企業影子銀行化規模對企業創新投資產生的效應，本文構建如下模型：

為了驗證假設H2，本文構建以下中介效應模型：

（四）描述性統計

本文主要變量的描述性統計結果見表2，由表可知：影子銀行化規模均值水平等于19.6201，最小值為15.0109，最大值為24.7146；表示非金融企業的影子銀行化現象正在加劇，影子銀行化規模處于較高水平，且不同企業間存在較大差距；企業創新投資均值為2.65E+08，標準差為7.33E+08，極值差距較大，不同企業的創新投資金額差距較大，但大量企業在進行創新投入，表明越來越多的企業重視創新的重要性；SA指數平均值為3.7958，大量企業存在融資約束。

表2 主要變量描述性統計

四、實證研究結果及分析

（一）假設H1的實證結果與分析

通過對非金融企業的影子銀行化的規模及該類企業的創新性投資行為的關系進行固定效應模型計算回歸，得到如表3結果所示?？梢钥闯?，在非金融企業的影子銀行化的規模及該類企業的創新性投資回歸系數計算得-1.06e+07，該值表明兩關系元素在1%的顯著性水平上呈負相關，在此同時，企業的規模系數指計為1.03e+08，表明若一個企業的規模越大，其創新性行為的活動因受其影響也會增多，即兩者呈正相關性關系，且兩者的正相關關系在1%的水平顯著；企業速動比率系數值為負值，同時1%顯著水平上顯著，表示企業的創新性投資行為受該企業流動資產影響，流動資產越多，創新投資反而越少。假設H1a得到驗證，即非金融企業若將更多的資產投資于影子銀行化活動，由于“擠出效應”，企業創新投資會進行相應的縮減，這將極不利于非金融企業未來的發展。

表3 企業創新投資與影子銀行化規模的回歸結果

（二）假設H2的實證結果與分析

本文從融資約束的角度出發，探究非金融企業影子銀行化擠出企業創新投資的作用機理，通過構建中介效應模型進行回歸，得到實證結果見表4。通過第二列中結果可以看出，非金融企業融資約束與影子銀行化規模系數為正，且在5%的顯著性水平上顯著，一定程度上而言，非金融企業的影子銀行化可以增加該類企業的融資約束情況；表中數據顯示企業的創新性投資方面在加入融資約束這一變量后與影子銀行化活動的規模系數存在不顯著的關系，而創新投資與該變量顯著性是負值，表示當企業的融資活動變得困難時，相對應的，用于創新的投資就會變少。根據中介效應模型檢驗的原理可知，在SHADOW和RD的關系內，SA形成了部分中介效應的關系。因此，“非金融企業影子銀行化——企業的融資約束加大——擠出創新投資”這一路徑由實證結果在文章中得到了驗證。

表4 企業融資約束的中介作用的回歸結果

（三）穩健性檢驗

本文對2012年之后我國經濟增長進入增速換擋期的現實情況及當今存在的2019年開始爆發的新冠疫情對經濟的影響過于巨大加以考慮。為避免這兩大階段的經濟波動對實證結果的影響，確保結論的穩健性，本文將樣本周期縮至2013—2018年，重新進行檢驗，結論基本保持不變，非金融企業的創新投資活動和該類企業的影子銀行化的程度仍然呈現負相關態勢，融資約束仍然起到部分中介效應，說明本文的研究具有穩健性。

五、研究結論和政策性建議

本文依據固定效應模型及中介效應模型為實證方法，樣本為滬深A股2011至2020十年間上市公司數據，對影子銀行化規模與其創新投資水平進行了探究分析，并從融資約束的角度探究了非金融企業影子銀行化影響創新投資的作用機制。通過本文研究發現：一是企業影子銀行化對創新投資起抑制作用；二是融資約束在影子銀行化、創新投資兩者作用中起部分中介效應。

結合結論，提出以下建議：（一）非金融企業影子銀行化要把握好“度”。要合理適度的布局影子銀行化業務活動，明確企業的發展定位，合理地進行金融投資，切忌資源分配不合理導致在企業失去競爭能力。（二）實體企業要制定好中長期目標，加大創新與技術創新研發投入，應該避免出現短視行為，自覺提高對創新活動的重視程度，積極從事與主營業務活動相關的研發活動。（三）政府政策方面需加以支持、引導企業對創新活動的行為，積極鼓勵的同時要落到實處，加大補貼、減免稅收，與各行業企業聯手加強企業自身抗風險水平，從而提高整個社會的創新行為。（四）要拓寬企業對創新投資活動方面的融資渠道，提供更多研發支持，對資源、技術密集型企業加大扶持力度。